книги / Теория и методы решения многовариантных неформализованных задач выбора(с примерами из области сварки)

бор может производиться по одному, главному критерию, или может быть составлен комплексный критерий.

Однако, если желательно рассмотреть большое количе­ ство возможных решений (десятки), а влияющих факторов немного, но они могут принимать большое количество зна­ чений, также есть смысл строить таблицы соответствий. Та­ кие таблицы будут выполнять роль не моделей выбора, а справочных данных, представленных в удобном для обо­ зрения виде, даже при наличии большого количества пустых клеток в матрице ТС. Из них удобно делать разнообразные выборки для решения частных задач. Указанного вида табли­ цы были построены по литературным данным о покрытых электродах, сварочных проволоках и флюсах и показали свою полезность для практического использования.

9. Ранее неоднократно подчеркивалось, что решение не формализованных задач в принципе отличается от решения задач расчетного типа и что в сложных задачах присутствуют элемента выбора. Но одновременно нетрудно заметить, что в методике решения неформализованных задач наблюдается тенденция присваивать лингвистическим понятиям и отно­ шениям количественные оценки. Так, соответствия между входными и выходными параметрами в ТС выражают значе­ ниями булевой функции (1 и 0), или баллами эффективности, или степенями принадлежности. Для преодоления проблемы неоднозначности наиболее эффективными оказываются рас­ четные методы. Например, однозначный выбор оптимально­ го способа сварки может быть получен по результатам расче­ та себестоимости вариантов, выбор типа сварного соедине­ ния - по массе наплавленного металла или нормативу време­ ни сварки, выбор сварочных материалов и оборудования - по их рыночной цене, и т.д. Таким образом, при решении не­ формализованных задач часто используется симбиоз проце­ дур выбора, расчета и численных оценок.

6. АВТОМАТИЗАЦИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ВЫБОРА

Большое влияние на развитие теории и практики реше­ ния задач оказало начавшееся со второй половины прошлого века широкомасштабное применение вычислительной техни­ ки для автоматизации инженерного труда, проявившееся в создании автоматизированных систем различного назначе­ ния. В СССР (позднее - странах СНГ) в областях экономики и отельных ее секторах, для которых преимущественное зна­ чение имеют оптимизация производственных процессов

иуправление функционированием объектов (таких, напри­ мер, как управление работой крупных предприятий, элек­ тронная и химическая промышленность, энергетика), наи­ большее распространение получили автоматизированные системы управления (АСУ и АСУП). В машиностроении

идругих отраслях, требующих сложной и трудоемкой подго­ товки производства, основными стали системы автоматизи­ рованного проектирования (САПР).

Впредыдущих главах книги главное внимание было со­ средоточено на вопросах формализации знаний и процессов их использования при решении задач выбора. Практическое значение приведенных сведений заключается в возможности их использования для дальнейшего развития автоматизации труда специалистов и выполнения производственных про­ цессов. Актуальность внедрения вычислительной техники во все сферы деятельности человека является общепризнанной.

Усилия ученых и производственников должны быть на­ правлены на выявление и устранение факторов, затрудняю­ щих развитие процессов автоматизации. Одним из таких факторов является объективно неизбежный рост информаци­ онных ресурсов, которые целесообразно обрабатывать для

научно-технического процесса. К настоящему времени в ми­ ре накоплено необозримое множество разнообразных знаний и их объем непрерывно и быстро возрастает. Без использова­ ния вычислительной техники и соответствующих информа­ ционных технологий невозможно противостоять «информа­ ционному взрыву», сопровождающемуся резким падением КПД использования имеющихся знаний.

Важной составляющей подхода к решению названной проблемы является перевод знаний из печатных источников информации в компьютерные базы данных и знаний. Необ­ ходимость этого обусловлена тем, что основная часть знаний была получена в докомпьютерную эпоху и зафиксирована в литературе преимущественно в вербальной (словесной) форме. В таком виде знания невозможно вводить в компью­ тер. При решении какой-либо задачи необходимые знания надо сначала отделить от других, ненужных, но всегда присутствующих, и соответствующим образом предста­ вить - формализовать. Таким образом, формализация дан­ ных и знаний - основное условие автоматизации. Но боль­ шинство подлежащих решению задач являются, как мини­ мум, не полностью формализованными и поэтому плохо под­ даются автоматизации.

6.1. Опыт автоматизации решения неформализованных задач

Изучение накопленного опыта создания и эксплуата­ ции автоматизированных систем позволяет увидеть, что но­ вого в методическом отношении предлагает автоматизиро­ ванное решение задач по сравнению с традиционным безмашинным. Это можно показать на примерах из сварочного производства.

Как видно из проведенного обзора литературы, в СССР

первые работы, посвященные автоматизации решения от­ дельных задач сварочного производства, были опубликованы в 1970 году. Вскоре после этого появились сообщения о пер­ вых автоматизированных системах проектирования техноло­ гических процессов сварки (САПР ТПС), созданных в Ин­ ституте технической кибернетики Академии наук Белоруссии и в ВНИИНМАШ [8, 24]. Теоретической основой для этих разработок послужили фундаментальные исследования

А.М. Гильмана, Г.К. Горанского, В.Д. Цветкова, С.П. Мит­ рофанова и др. в области автоматизации инженерного труда, в основном с ориентацией на проектирование процессов ме­ ханической обработки металлов [14, 18, 55, 95].

В 1980-х годах к разработкам в области САПР ТПС под­ ключилась большая группа новых исследователей и проекти­ ровщиков и в течение последующего десятилетия работы в данном направлении проводились во все более широких мас­ штабах. К середине 90-х годов практика решения типовых задач технологической подготовки сборочно-сварочного производст­ ва с помощью САПР ТПС получила в стране заметное распро­ странение; насчитывалось более сотни предприятий и органи- заций-разработчиков и пользователей САПР.

Обзоры работ по применению ЭВМ для решения иссле­ довательских и производственных задач сварочного произ­ водства были выполнены и опубликованы В.А. Судником [85, 87] и Э.В. Лазарсоном [38].

В двух обзорных сборниках «Итоги науки и техники» [85, 87] рассмотрен весь комплекс вопросов применения ЭВМ в сварке. Автор проанализировал свыше 250 публика­ ций, преимущественно за 1986-1990 годы. Основными раз­ делами обзора являются: техническое и системное обеспече-

ние САПР; проектирование конструкций, узлов и соедине­ ний; технологическая подготовка производства; компьютер­ но-интегрированное производство; информационное обеспе­ чение разработок. В каждом разделе дается характеристика наиболее информативных, обладающих новизной подхода публикаций и, что особенно важно, обобщающие замечания и выводы составителя обзора.

Как новое направление совершенствования автоматизи­ рованных систем технологической подготовки производства оценивается создание экспертных систем, имитирующих рас­ суждения и действия специалиста при решении задач.

Краткое обобщение данных об опыте автоматизации решения основных задач сборочно-сварочного производства в СССР содержится в работе [38]. Автор использовал для анализа литературные данные за предшествующие два деся­ тилетия, а также результаты анкетирования отечественных разработчиков и пользователей САПР ТПС. Указанное анке­ тирование было организовано Институтом электросварки им. Е.О. Патона как головной в то время организацией в об­ ласти сварочного производства.

Для анализа наработанного опыта автоматизации пред­ ставляют интерес сведения о специфике автоматизированно­ го решения, методах формализации входной информации для ее обработки на ЭВМ, математических моделях постановки и решения задач.

Во всех САПР автоматизация решения любой задачи начинается с ее содержательного описания. При этом опре­ деляют входные и выходные параметры, связи между ними, последовательность выполнения операций. Затем переходят к формализации используемых понятий и действий. Понятия, не имеющие числового выражения, кодируют с помощью

цифровых кодов. Каких-то общих правил кодирования раз­ работчики САПР не придерживаются. Разработанные во ВНИИНМАШ общегосударственные классификаторы пред­ лагают громоздкие коды (до 12 разрядов) и потому не нашли применения в автоматизированных системах для сварочного производства. В обследованных САПР ТПС нет одинаковых классификаторов. Способы сварки обычно кодируют двух-, трехзначными кодами, материалы, инструмент, оборудова­ ние - трех-, четырехзначными кодами, тексты операций и переходов - четырехзначными.

Базы данных построены по реляционной системе, осно­ ву которой составляют однопараметрические таблицы, логи­ чески связанные с помощью СУБД. В описании системы процесс решения задачи или совокупности задач представ­ ляют в виде блок-схем с текстовыми пояснениями.

Опыт разработки САПР ТПС показал, что относительно просто удается автоматизировать решение задач расчетного типа. Для них возможен автоматический режим работы сис­ темы, при котором участие пользователя в решении сводится к вводу в компьютер всех исходных данных, обычно в начале работы. Само решение получается по жесткой алгоритмиче­ ски определенной программе без участия человека. В таком режиме возможно решение не только чисто вычислительных задач, но и проектирование технологических процессов при сравнительно небольшом заранее известном количестве ва­ риантов исходных данных.

Однако основную часть инженерной деятельности со­ ставляет решение неформализованных или слабо формализо­ ванных задач, которые отличаются символьным (нечисло­ вым) заданием исходных данных, отсутствием четких алго­ ритмов решения или множественностью операций с таким

большим количеством логических развилок, что составить заранее и ввести в компьютер алгоритмы решения практиче­ ски невозможно. В этих случаях работа компьютерных сис­ тем организуется по иному принципу: в автоматическом ре­ жиме выполняются лишь отдельные алгоритмически опреде­ ленные операции, а все основные решения принимаются че­

ловеком. Компьютер помогает ему, выводя на экран дисплея набор альтернатив - меню, из которого можно сделать вы­ бор. Такой метод решения задачи или проектирования, назы­ ваемый автоматизированным (в отличие от автоматического), применяется почти во всех отечественных САПР ТПС. Его достоинством является большая универсальность, примени­ мость к задачам разных типов, возможность учета конкрет­ ных условий каждой задачи, недостатком - низкая степень автоматизации решения, зависимость качества решения от опыта и знаний человека.

высококвалифицированными специалистами, и впоследствии использовать этот опыт конечными пользователями - рядо­ выми специалистами. Кроме того, в базах данных может хра­ ниться вся необходимая для решения задач информация, не­ зависимо от ее объема, тогда как человеку при безмашинном решении требуется много времени на поиск и обработку не­ обходимых данных.

Компьютеры могут работать при наличии программ, в которых указаны алгоритмы их действий. В связи с этим разработчики систем должны продумывать и фиксировать полные и четкие (однозначные) алгоритмы принятия реше­ ний. Особенно это важно в отношении задач выбора, для ко­

торых характерны многовариантный подход и, как следствие, необходимость учета взаимосвязанного влияния многих фак­ торов. В частности, именно для моделирования задач выбора предложено использовать разные виды таблиц решений, раз­ ные системы кодирования информации и т.д. Такие разра­ ботки совершенствуют теорию и практику решения задач.

В то же время опыт разработки и эксплуатации САПР ТПС и информационно-поисковых систем выявил некоторые проблемы, сопутствующие автоматизации решения задач.

Во-первых, все существующие системы различаются между собой своими характеристиками, так как созданы раз­ ными коллективами разработчиков, ориентированы на реше­ ние в чем-то различающихся задач. Разными являются соста­ вы и структура соответствующих баз данных. Поэтому реше­ ние одной и той же задачи с помощью разных систем может приводить к получению разных результатов.

Во-вторых, базы данных систем типа САПР ТПС по­ строены по реляционной модели, то есть данные в них пред­ ставлены в форме таблиц. В свою очередь это требует, чтобы эксперты подготавливали данные, необходимые для решения задач, также в табличной форме. Однако большая часть зна­

имущественно готовые, взятые из литературы таблицы или дополнительно строят таблицы путем несложной обработки имеющихся графических зависимостей и разрозненных чи­ словых характеристик. Большая часть необходимой инфор­ мации не находит отражения в базах данных. Чтобы компен­ сировать информационную ограниченность баз данных, раз­ работчики автоматизированных систем используют профес­ сиональные знания конечных пользователей, включая их в контур управления принятием решений.

В разработанных отечественных САПР компьютерная поддержка принятия решений сводится к выводу на экран монитора текущей информации, соответствующих меню и шаблонов. Принятие решений по большинству вопросов воз­ лагается на пользователя. Человекомашинный диалог в ре­ жиме меню - это по существу аналог безмашинного выбора предпочтительного варианта из нескольких возможных, только с некоторыми ограничениями, исключающими воз­ можность грубых ошибок.

Как было отмечено выше, при моделировании задач вы­ бора наибольшую проблему создает вероятность получения неоднозначных решений для некоторых вариантов исходных условий задач. Такая особенность характерна для большинства

справочных и проектирующих автоматизированных систем.

Вышеприведенный анализ в основном относится к пе­ риоду приблизительно до середины 1990-х годов. В после­ дующие годы, в связи с распадом СССР и коренным измене­ нием ситуации, развитие прикладной науки и производст­ венное внедрение результатов научных исследований в зна­ чительной мере оказалось свернутым. В настоящее время от­ сутствуют централизованные сведения о развитии сварочно­ го производства. Представление о проводимых работах мож­ но получить из литературы.

По вопросам автоматизации автором был выполнен об­ зор свыше 500 отечественных и иностранных публикаций. Хронология работ показывает, что до начала 90-х годов ин­ тенсивность работ однозначно возрастала, а затем произо­ шел резкий спад. Видно также, что количество публикаций по задачам расчетного типа значительно больше, чем по за­ дачам выбора. Прослеживаются тенденции перехода к решению задач на основе математического моделирования

процессов и объектов и все более широкого использования вычислительной техники и новых информационных техно­ логий.

Первая тенденция связана с совершенствованием мето­ дов использования экспериментальных данных. В ряде пуб­ ликаций 1970-1980-х годов приведены рабочие блок-схемы решения задач сварки, отражающие накопленный к тому времени индивидуальный опыт специалистов. В последую­ щие годы исследователи стали больше уделять внимания по­ строению математических моделей процессов и объектов сварки и решению задач с помощью этих моделей.

Вторая из отмеченных особенностей работ, тематически связанных с решением задач, соответствует мировой тенден­ ции внедрения вычислительной техники во все сферы чело­ веческой деятельности. Приблизительно с 1980-х практиче­ ски во всех работах рассматриваемого направления прямо или косвенно предусматривается возможность автоматиза­ ции решения задач. Обычным стало словосочетание «компь­ ютерное моделирование».

Очевидно, в связи с трудностями постсоветского перио­ да в публикациях последних лет не встречаются сведения

осоздании новых компьютерных систем типа САПР ТПС.

Вряде работ сообщается об опыте эксплуатации и совершен­ ствовании ранее разработанных систем. В них сохраняется предложенный ранее подход к автоматизации решения рас­ четных задач и задач выбора, но совершенствуется про­ граммное обеспечение и содержание баз данных.

Многие специалисты указывают на взаимосвязь вопро­ сов моделирования и автоматизации при решении задач. Модели задач нужны для того, что по ним строить алгорит­ мы решений, а компьютерная техника является высокоэф­